大數據中怎麼來加載數據呢？數據加載應該注意哪些問題呢?關係型數據庫和Impala、Hive加載數據有哪些區別呢？
在瞭解加載數據之前必須明確一個概念“數據驗證”， Impala和Hive與其他關係型數據庫不一樣，關係型數據庫是在寫的時候進行校驗，比如我們創建一個表，當去給它加載數據的時候，它會去驗證數據以及數據類型是不是符合要求，如果不符合，數據就加載不了。
在Hive和Impala中，它在讀的時候進行校驗。爲什麼會這樣設計呢？主要是爲了提升寫的速度和加載的效率。那麼，這樣檢驗數據會不會出錯呢？當然不會，如果你查詢不到這個數據，它會以“null”來表達。如果要對查詢可靠性進行保證，保證每個數據都能查到和匹配，可以通過其它的工程語言在前端進行一個保證。
一、從HDFS加載數據
（1）爲了加載數據，可以簡單地添加文件到HDFS的表目錄，這個直接使用hdfs dfs命令完成
示例：從HDFS加載數據到sales表
（2）使用LOAD DATA INPATH命令，在Hive或者Impala裏完成。這個操作將在HDFS內移動數據，就像前面的命令一樣，數據源可以是文件或目錄。
二、覆蓋數據
（1）添加OVERWRITE關鍵字在導入之前刪除所有記錄。就是在表目錄內移除所有文件，然後把新文件移動到那個目錄。
三、追加選擇的記錄到表中
（1）通過查詢插入數據
1、使用INSERT INTO來添加結果到已存在的Hive表中
2、指定WHERE條件來控制哪些記錄將被追加
四、使用元數據庫管理器加載數據
（1）元數據管理器提供了兩種方法來加載數據
五、從關係型數據庫加載數據
Sqoop內嵌支持導入數據到Hive和Impala，可以添加--hive-import選項到Sqoop命令，在Hive元數據庫中創建表，從RDBMS導入數據到HDFS表目錄。
注意--hive-import創建的表在Hive和Impala中都可以訪問
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